【摘 要】
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针对军事领域标注文本不足的问题,结合实体识别技术,提出了基于自注意力(Transformer)双向语义表征模型(BERT)、双向长短时记忆网络(Bi‑LSTM)和条件随机场(CRF)的军事命名实
【机 构】
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中国电子科技集团公司第二十八研究所
【基金项目】
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装备发展部“十三五”预研课题(E336172068)资助项目
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针对军事领域标注文本不足的问题,结合实体识别技术,提出了基于自注意力(Transformer)双向语义表征模型(BERT)、双向长短时记忆网络(Bi‑LSTM)和条件随机场(CRF)的军事命名实体识别框架(BERT‑Bi‑LSTM‑CRF)。该框架以字、字位置、语义块及词性作为模型输入特征,通过BERT网络迁移学习,获得通用领域语义编码特征,再利用Bi‑LSTM解码军事语义特征,最后通过CRF实现序列预测。试验结果表明,该框架相对于现有基准方法在准确率、召回率和F1值上表现良好。
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